


Wie berechnet man den Prozentsatz der Mitarbeiter, die an einer Umfrage in MySQL teilgenommen haben?
Prozentsätze in MySQL berechnen
Bei der Arbeit mit einer MySQL-Datenbank müssen Sie möglicherweise Prozentsätze basierend auf bestimmten Werten berechnen. Ein solches Szenario ist die Bestimmung des Prozentsatzes der Mitglieder innerhalb einer Gruppe, die an einer Umfrage teilgenommen haben.
Problemstellung
Betrachten Sie die folgende MySQL-Datenbanktabelle mit dem Namen „a_test“ mit vier Spalten: „id“, „group_name“, „employees“ und „surveys“. Ziel ist es, den Prozentsatz der Mitarbeiter zu berechnen, die an der Umfrage teilgenommen haben, basierend auf der Anzahl der durchgeführten Umfragen.
Zur Verfügung gestellte SQL-Anweisung
Die folgende SQL-Anweisung wurde erstellt hat versucht, dieses Problem zu lösen:
<code class="sql">SELECT group_name, employees, surveys, COUNT( surveys ) AS test1, ((COUNT( * ) / ( SELECT COUNT( * ) FROM a_test)) * 100 ) AS percentage FROM a_test GROUP BY employees</code>
Überarbeitete Lösung
Um den Prozentsatz der Mitarbeiter, die an der Umfrage teilgenommen haben, genau zu berechnen, wird die folgende überarbeitete SQL-Anweisung bereitgestellt:
<code class="sql">SELECT group_name, employees, surveys, COUNT( surveys ) AS test1, concat(round(( surveys/employees * 100 ),2),'%') AS percentage FROM a_test GROUP BY employees</code>
Erklärung
- round rundet den Prozentsatz auf zwei Dezimalstellen.
- concat kombiniert den Prozentsatz mit dem Prozentsymbol (' %').
Dadurch wird sichergestellt, dass das Ergebnis als Prozentsatz mit der richtigen Anzahl an Dezimalstellen angezeigt wird.
Beispieldaten und Ausgabe
Unter Verwendung der folgenden Beispieldaten in der Tabelle „a_test“:
<code class="sql">INSERT INTO a_test (id, group_name, employees, surveys) VALUES (1, 'Awesome Group A', '100', '0'), (2, 'Awesome Group B', '200', '190'), (3, 'Awesome Group C', '300', '290');</code>
Die überarbeitete SQL-Anweisung erzeugt die folgende Ausgabe:
group_name | employees | surveys | percentage |
---|---|---|---|
Awesome Group A | 100 | 0 | 0.00% |
Awesome Group B | 200 | 190 | 95.00% |
Awesome Group C | 300 | 290 | 96.67% |
Wie aus der Ausgabe ersichtlich, der Prozentsatz der Mitarbeiter, die an der Umfrage teilgenommen haben, wird korrekt berechnet. Awesome Group B hat eine Beteiligung von 95 %, während Awesome Group C eine Beteiligung von 96,67 % hat.
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
